做了几个移动端的项目之后，深感UI设计移动端尺寸换算的必要性，在此做个总结。先介绍下各自的定义：px：pixel，像素，电子屏幕上组成一幅图画或照片的最基本单元pt:point，点，印刷行业常用单位，等于1/72英寸ppi:pixelperinch，每英寸像素数，该值越高，则屏幕越细腻dpi:dotperinch，每英寸多少点，该值越高，则图片越细腻dp:dip，Density-independentpixel,是安卓开发用的长度单位，1dp表示在屏幕像素点密度为160ppi时1px长度sp:scale-independentpixel，安卓开发用的字体大小单位。以下是换算关系：一、pt和px
目录1、字符串相加2、包含每个查询的最小区间3、模拟行走机器人4、环形子数组的最大和5、满足不等式的最大值6、四数之和7、树中距离之和1、字符串相加classSolution:defaddStrings(self,num1:str,num2:str)->str:i=len(num1)-1#num1的末位j=len(num2)-1#num2的末位carry=0#进位位res=""#最终的结果字符串whilei>=0orj>=0:#只要有一个数字还没处理完，就得继续处理，因为是所有和#如果其中一个数字当前处理位已经超过最高位了（索引小于0），参与计算值的为0，即相当于高位补零#每一位的结果等于两个
背包问题-01背包首先我们要明白什么是01背包，在下述例题中，由于每个物体只有两种可能的状态（取与不取），对应二进制中的\(0\)和\(1\)，这类问题便被称为\(\text{「0-1背包问题」}\)。题目描述有\(N\)件物品和一个容量为\(M\)的背包。第\(i\)件物品的重量是\(W_i\)，价值是\(D_i\)。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的重量总和不超过背包容量，且价值总和最大。输入格式第一行：物品个数\(N\)和背包大小\(M\)。第二行至第\(N+1\)行：第\(i\)个物品的重量\(W_i\)和价值\(D_i\)。输出格式输出一行最大价值。我们可以设状态\(dp_{i,j
以下是使用Python实现商品价格区间设置和排序的示例代码：#商品列表product_list=[{'name':'商品A','price':50},{'name':'商品B','price':80},{'name':'商品C','price':120},{'name':'商品D','price':150},{'name':'商品E','price':200},{'name':'商品F','price':250},{'name':'商品G','price':300},{'name':'商品H','price':350},{'name':'商品I','price':400},{'name':'商
动态规划：两个数组的dp问题前言两个数组的dp问题1.最长公共子序列（中等）2.不同的子序列（困难）3.通配符匹配（困难）4.正则表达式（困难）5.交错字符串（中等）6.两个字符串的最小ASCII删除和（中等）7.最长重复子数组（中等）前言动态规划往期文章:动态规划入门：斐波那契数列模型以及多状态动态规划：路径和子数组问题动态规划：子序列问题动态规划：回文串问题两个数组的dp问题1.最长公共子序列（中等）链接：最长公共子序列题目描述做题步骤状态表示对于两个数组的dp，采用一维dp是没有办法清晰的表示状态的，故对于两个数组的dp我们通常采用二维数组。故定义状态表示为dp[i][j]：s1的[0，
目录🌟一、了解动态规划DP🌟二、闫式DP分析法🌟三、01背包[DP入门]一维写法[优化：对代码等价变形]终极版本🌟四、完全背包🌟五、多重背包朴素做法优化🌟六、分组背包问题🌟七、个人总结01背包&完全背包多重背包&多组背包🌟八、文章参考🌟九、最后前言欢迎关注我的专栏,准备写完算法基础所有题解🚀🚀🚀专栏链接🌟一、了解动态规划DP指的是将一个复杂的问题，分解成简单的问题（用一种递归的方式）——WIKI本质：分治（与递归没有本质区别）+最优解，很多就是一些细节的不同。🌟二、闫式DP分析法y总的方法🌟三、01背包[DP入门][0-1]背包最基础动态规划，也是所以背包问题的基础，特点是：每种物品仅有一件，
project(":android"){applyplugin:"android"applyplugin:"com.android.application"configurations{natives}dependencies{compileproject(":core")compile"com.android.billingclient:billing:dp-1"compile"com.badlogicgames.gdx:gdx-backend-android:$gdxVersion"natives"com.badlogicgames.gdx:gdx-platform:$gdxVersion
1.背包问题1.1.01背包问题01背包问题是在M件物品中选择若干件放在空间为W的背包中，每件物品的体积为W1，W2至Wn，价值为P1，P2至Pn，01背包的约束条件是给定几种物品，每种物品有且只有一个，并且有权值和体积两个属性。01背包问题常常采用动态规划的方法去求解，状态转移方程为：F(W,i)=max{F(W,i-1),F(W-Wi,i)}，表示前i种物品装进容量为W的背包里面获取的最大价值。2.01背包问题：有N件物品和一个容器是V的背包。每件物品只能使用一次。第i件物品的体积vi，价值wi。求解将哪些物品加入背包，使得总价值最大。#include#include#includeus
实现样子提示：效果可以自己自定义，自己将文字样式更改为自己项目属性即可实现达到方法1、左边为最低价，右边为最高价格，可以拖动左边最低价选择价格。拖动右边为最高价。2、当两个价格重合时，继续拖动，向左边，左边最低价会跟着变低，直到为边端，反之右边最高价会跟着变高。3、输入相应的标尺会显示不同价格尺度4、颜色、拖动模块都可以自定义5、价格拖动已经封装成组件，简单调用即可实现相应的方法建议：建议不在组件拖动频繁调用setdata赋值，会导致性能增高实现步骤步骤一：下载资源，在组件引用组件（不作过多介绍,资源在结尾下载）步骤二：在页面调用组件json：{"usingComponents":{"rang
DP（DisplayPort）和HDMI（High-DefinitionMultimediaInterface）是两种常见的视频接口标准，分别由VESA（VideoElectronicsStandardsAssociation）和HDMI联盟制定。它们都可以传输高清视频和音频信号，但是有一些技术和功能上的差异。因此，在一些场合，我们可能需要使用DP转HDMI线来连接不同的设备，比如笔记本电脑和显示器，或者游戏机和电视。 DP转HDMI线有两种类型：主动式和被动式。它们的原理和区别是什么呢？又该如何选择适合自己的DP转HDMI线呢？下面我们来一一介绍。
